“中國人工智能趕超美國的難度在加大，但AI應用是我們的優勢所在”

【文/觀察者網 周毅，編輯 張廣凱】

應用落地，正成為全球人工智能（AI）競賽的新賽場。

1月11日，ChatGPT母公司OpenAI推出了在線商店GPT Store，它也被外界視為OpenAI版的App Store（應用商店）。GPT Store彙集了各類ChatGPT的自定義版本。例如，服務於學術研究場景的人工助理Consensus、專門解決編程問題的“代碼導師”Code Tutor、幫忙設計徒步騎行路線的智能助理AllTrails……

ChatGPT，正在向千行百業“下探”。

OpenAI網站截圖

幾乎同時，國內一大批AI應用密集上線，面向各個垂直場景提供大模型能力。

今年1月，釘釘正式發佈了AI超級助理，經由這個入口，任何組織和個人，都可以定製自己生活和工作的幫手；繼夸克健康助手之後，夸克上線了面向教育領域的“AI學習助手”；在日前的商家服務大會上，淘寶也宣佈，將基於AI大模型的問答能力升級“店小蜜”，以提升售前售後服務能力，並開始邀請商家內測……

應用生態，正成為全球新一輪AI競爭的主戰場。據釘釘聯合國際知名諮詢機構IDC發佈的《2024 AIGC應用層十大趨勢白皮書》（下稱《白皮書》）。IDC預測，到2024年，數字經濟的發展將在全球範圍內孕育出超過5億個新應用，相當於過去40年間出現的應用數量的總和。

伴隨着全球AI應用競爭的升温，更大的挑戰已經來到中國面前。

在日前的一場研討會上，有學者表示，中美人工智能差距被拉大的風險，應該是在不斷上升的。全球AI技術競爭甚至“技術打壓”的邏輯也在變化——從個人、數據、資本和軟硬件的“壁壘”，嚮應用、生態層面延伸。“最極端的情況有可能是，以中美為代表，整個國際社會在形勢上，會出現兩大人工智能的生態圈。”

奮力追趕勢在必行。資料顯示，在AI領域，中美兩國保持着斷層式的領先，是賽道中絕對的“頭號玩家”。在不少人看來，雖然在技術迭代和投資規模等方面，中美差距明顯，但中國在AI領域的優勢在於應用場景、人口規模和產業集羣效應——我們可以用應用落地、應用領先，帶動技術進步甚至反超。

“美國先行迭代的優勢非常突出，中國趕超的難度在加大”

中美兩國是AI領域絕對的“頭號玩家”。

英國權威統計機構Tortoise Media最新發布的《全球人工智能指數》顯示，美國、中國分列全球AI賽道的第一位和第二位，遠遠超過名列3-5位的新加坡、英國和加拿大。不過，美國以100分的絕對優勢穩坐第一位，中國以近62分的得分位居第二；此外，在創新、投資等主要指標中，中美差距也較為明顯。

圖源Tortoise Media  數據截至2023年6月28日

“美國先行迭代的優勢非常突出，我們趕超的難度在加大。”在日前由阿里巴巴集團和中國電子技術標準化研究院聯合舉辦的AI發展與治理創新研討會上，有學者指出，GPT3.5等大模型產品和英偉達100系列等芯片，都在加快升級迭代，而且“到（2023年）6月份為止，全球流量前五的生成式人工智能（AIGC）產品全部來自美國”。

此外，美國在人工智能領域的投資總金額在逐年穩步上升，中國則出現下降態勢。研討會上，有學者援引資料稱，2023年上半年，國內人工智能領域投融資大概161起，同比下降49%。涉及金額總額61.74億元，同比下降62%。

在研討會現場，中國科學院信息工程研究所技術副總師韓冀中表示，在人工智能尤其是大模型方面，國內的中文數據集和美國還是有比較大的差距；從算法和技術上來講，中國也有起步比較晚的問題——但是差距可能沒有數據那麼大。

韓冀中提到，由於在基礎設施方面存在着“禁售”等問題，國內算力仍是相對緊張的。“很多接觸大模型的人都在反映算力不夠，這是非常普遍的一個聲音。”

AI應用是中國的優勢

有挑戰，自然也有機遇。

數據顯示，中國正在加快用人工智能重塑各行各業。媒體援引WIPO（世界知識產權組織）數據顯示，2017年，中國人工智能專利申請數量首度超過美國。隨後這一趨勢整體不斷放大：2022年，中國申請人工智能相關專利29583件，比美國多出76%。

如果説專利離“應用落地”相對遙遠，那麼AI應用的普及，則從另外一個角度説明了中國龐大市場帶來的應用活力。斯坦福大學《2023年人工智能指數報告》發現，2021年中國在人工智能領域的所有出版物（應用等）中佔近40%，遠遠超過英國和歐洲（15%）和美國（10%）。

媒體報道截圖 數據來源：界知識產權組織

在學界看來，應用場景、人口規模和產業集羣效應，正是中國的優勢所在。

“應用方面是中國的優勢，”，韓冀中表示，“就像當時的雲計算一樣，中國的技術優勢在應用。很多技術我們超過美國人，不是靠技術的先進性、先行性，而是靠我們巨大市場形成的應用能力，然後反哺、積累我們在特定應用下的技術。包括微信也好，抖音也好，實際上它們都是由於應用領先，然後再在技術上實現反超的。”

“我相信未來大模型也是這樣的趨勢。”

從公開資料來看，這也是不少學者的長期共識。去年5月，復旦大學教授、上海市數據科學重點實驗室主任肖仰華對觀察者網表示，大模型要想創造價值，有兩個基本要求：其一是底座模型能力，其二就是行業應用。“從中國的發展態勢來講，恰恰應該用應用帶動底座模型研究。”

“中國市場巨大、數據豐富，應用場景多元，可以用應用發展來帶動模型進步，走一條‘農村包圍城市’的路線……我們可以把外圍應用和生態做好，不斷去補齊數據、算力、模型和工藝方面的短板，最後在技術模型方面形成我們自己的核心競爭力。”肖仰華説。

中國工程院院士鄔賀銓：AIGC重在應用探索和創新

數據顯示，AIGC應用正在加速向各個行業滲透。應用創新，將成為全球AI“爆發力”的新來源。

據工業和信息化部賽迪研究院發佈的消息，2023年，我國生成式人工智能市場規模有望突破10萬億元。生成式人工智能正在加速滲透製造業、零售業、電信行業和醫療健康等四大行業。數據顯示，2023年，我國生成式人工智能的企業採用率已達15%，市場規模約為14.4萬億元。

據預測，2035年生成式人工智能有望為全球貢獻近90萬億元的經濟價值，中國將突破30萬億元，佔比超四成。

“AIGC的應用落地對於推動我國人工智能產業快速、持續、健康發展具有非常重要的作用。融入企業運營、緊貼應用場景、致力應用創新，解決應用落地的最後一公里，才能真正發揮大模型、AIGC等新技術、新產品的作用，實現整個AI產業鏈和生態的繁榮。”在《2024 AIGC應用十大趨勢白皮書》的序言部分，中國工程院院士鄔賀銓如是説。

據工業和信息化部的統計數據，1－10月份，我國軟件和信息服務業務收入98191億元，同比增長13.7%；利潤總額11426億元，同比增長13.8%。整個行業的增長率要遠高於同期GDP的增長率。

圖源工業和信息化部網站

AI大規模落地必然要聚焦應用層創新——或許，這也能解釋國內外廠商為何開年即“開卷”。

《白皮書》顯示，在2023年一年時間，AIGC經歷了三波浪潮：第一波是以GPT為代表的大模型湧現；第二波是應用層的快速創新，使智能化從Chat（聊天）向Work（工作）轉化；第三波則是繼續向深度業務場景挺進，打通業務數字化全流程，服務實體經濟。

AI助理、專屬模型、超級入口、AI原生和普惠……已經成為當下AIGC應用的關鍵詞。

這是全球新一輪競爭的關鍵，也是各頭號玩家的“共識”。如果説2023年是大模型元年，那麼2024年將會是AI產品的爆發年。

最新推出的GPT Store，基於ChatGPT自定義版本（GPTs）。其實早在2023年11月的首屆開發者大會上，OpenAI在扔出“王炸”GPT-4 Turbo的同時，就公佈了GPTs。它奉行的也是超級入口、降低門檻、專屬GPT等理念。一場中美乃至全球範圍的應用競爭，可能才剛剛開始。

（嘉賓觀點系觀察者網根據現場採訪、公開材料等整理，發言未經本人審訂確認）